%Porównanie algorytmów stosowanych do rozwiązywania problemu opisywanych
%we współczesnej literaturze

Metody opisane w rozdziale 4 zostały przetestowane na 20 planszach o wymiarach 15x15 wypełnionych klockami w 5 kolorach (Plansze dostępne są na stronie http://www.js-games.de/eng/games/samegame/lx/play). Gry od 1 do 10 wypełnione były losowo, 11 - 15 posiadają po 45 klocków w danym kolorze, a w pozostałych dominuje jeden z kolorów. Maksymalny czas wykonanej symulacji wynosił 2 godziny (przeprowadzone na maszynie Quad-Core 3,2 GHz z 6 GB pamięci RAM).

\begin{figure}[ht]
	\centering
	\includegraphics{../src/img/table.png}
	\caption{Porównanie działania algorytmów.}
	\label{fig:comparision}
\end{figure}

\noindent Legenda do tabeli:
\begin{itemize}
	\item MC-Biggest - wariant algorytmu Monte Carlo
	\item MC-Avg - wariant algorytmu Monte Carlo
	\item MC-Avg-Bias - wariant algorytmu Monte Carlo
	\item DBS wariant algorytmu bankiera Depth-Budgeted Search
	\item SP-MCTS - wariant algorytmu Monte Carlo oparty o Upper bound Confidence Trees
	\item MC-RWS - Monte Carlo with Roulette-Wheel Selection
\end{itemize}

Powyższa tabela przedstawia wyniki kolejnych metod na poszczególnych danych testowych. Pierwsza kolumna przedstawia numer testu, natomiast dalsze odpowiadają kolejnym metodom. 2 Kolumna przedstawia najlepszy wynik osiągnięty po rozegraniu miliona losowych gier. Jak widać zbiorczy wynik wynosi zaledwie 17,610 będąc najsłabszym rozwiązaniem. Najlepszym rozwiązaniem jakie udało się znaleźć okazała się metoda MC-RWS.